UF ISE教师获得NSF急于奖帮助医院作战covid-19

Industrial & Systems Engineering Professor yongpei关,博士 助理教授 向仲博士,都在支持他们的研究获得了探索性研究的早期概念津贴从国家科学基金会的数据驱动容易暴露感染,恢复感染(SEIRI)建模和病床风险厌恶顺序规划,人员配备和个人防护在医院装备(PPE),以对抗冠状病毒病2019(covid-19)。

covid-19迅速蔓延超越国界,是 归类为大流行 3月上旬。其结果是,国家的医疗体系一直在前线帮助对抗病毒。由于疾病的自然扩张,住院患者的涌入创造了医院的规划和操作的显著挑战。这种挑战对强加人类健康和生命的巨大威胁。

为了成功地照顾每一位患者,医院都面临的问题,如需要多少普通病房和重症监护病房,多少PPE需要购买,以及如何以最佳方式分配这些资源,最终降低死亡率和帮助尽可能多的人收回从病毒越好。

博士。关和DR。钟与梅奥诊所杰克逊的一个试点项目,将提供一个工具集,帮助医院在世界各地打covid-19,并为筹备其他快速传播的疾病的未来爆发的框架工作。

“这项综合研究将有利于covid-19和其它类似的高传染性疾病患者,”医生。关说。 “通过开展这项研究中,团队的努力帮助几个学科,包括但不限于,公共卫生,政府政策,和医院的操作。”

所提出的数据驱动的决策支持系统将允许医务人员,以确定如何最佳地利用有限的资源在整个疾病进展的整体降低风险,减少不良后果,从早期筛查诊断和治疗。该模型将提供SEIRI模型,它是自适应的,以控制措施,并且可以被用于预测区域靶向医院集水区域的先进定量分析。该系统的方法将更好地协助规划,如确保可靠的PPE和工作人员策划运营的医院,同时保持成本效益。

该项目的总体目标是快速的响应时间内改善患者的预后,提高可扩展性和容量。通过让医院更好地准备和分配资源的适当数量需要根据录取确认号码,医疗工作者就能够专注于病人护理的质量和数量,并最终提高总回收率。